Understanding the impact of the COVID-19 pandemic on well-being and virtual care for people living with dementia and care partners living in the community
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has necessitated public health measures that have impacted the provision of care for people living with dementia and their families. Additionally, the isolation that results from social distancing may be harming well-being for families as formal and informal supports become less accessible. For those living with dementia and experiencing agitation, social distancing may be even harder to maintain, or social distancing could potentially aggravate dementia-related neuropsychiatric symptoms. To understand the lived experience of social and physical distancing during the COVID-19 pandemic in Canada, we remotely interviewed 21 participants who normally attend a dementia specialty clinic in Calgary, Alberta, during a period where essential businesses were closed and health care had abruptly transitioned to telemedicine. A reflexive thematic analysis was used to analyze the interview and field note data. The impacts of the public health measures in response to the pandemic emerged through iterative analysis in three main categories of experience: (1) personal, (2) health services, and (3) health status (of both persons living with dementia and care partner). Isolation and mental health needs emerged as important impacts to family experiences. This in-depth understanding of the needs and experiences of the pandemic for people living with dementia suggests that innovative means are urgently needed to facilitate provision of remote medicine and also social interaction and integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».